Isaac Gym Conda环境配置指南

在开始配置Isaac Gym的Conda环境之前，请确保您已经安装了Anaconda或Miniconda。Conda是一个流行的包管理器和环境管理器，可用于安装和管理Python软件包和依赖项。
首先，打开终端并创建一个新的Conda环境。运行以下命令创建一个名为rlgpu的环境（您可以根据需要更改环境名称）：

conda create -n rlgpu python=3.8

这将创建一个新的Conda环境，并安装Python 3.8作为默认版本。
接下来，激活新创建的环境。在Windows上，运行以下命令：

conda activate rlgpu

在macOS和Linux上，运行以下命令：

source activate rlgpu

激活环境后，您将看到终端提示符前缀显示当前激活的环境名称（rlgpu）。
接下来，安装Isaac Gym库及其依赖项。在终端中运行以下命令：

pip install -e .

这将使用pip包管理器安装Isaac Gym及其依赖项。请注意，此命令应在Isaac Gym的根目录下运行。
一旦Isaac Gym安装完成，您就可以开始使用它了。在根目录下运行以下命令来运行一个示例仿真：

python scripts/run_example_sim.py --env IsaacGymEnv --sim joint_monkey --num_envs 16 --run_type train --steps 1000 --replay_buffer_capacity 1000 --num_trajs 256 --log_interval 100 --seed 1 --cuda_device 0 --render --save_video_interval 1000 --save_video_durations [100] --save_video_duration_seconds [1] --save_video_filetype mp4 --save_video_dir /tmp/isagym_videos/ --save_video_filename video_{run_name}_{seed} --save_h5_filetype h5 --save_h5_filename h5_{run_name}_{seed} --save_json_filetype json --save_json_filename json_{run_name}_{seed} --save_tensorboard_filetype none --save_tensorboard_filename none --save_tb_dir /tmp/isagym_tb/ --save_tb_runname none

此命令将运行一个名为joint_monkey的仿真示例，并使用GPU进行加速。您可以根据需要修改命令行参数以适应您的需求。请注意，您需要在终端中运行此命令，并且必须在Isaac Gym的根目录下运行。
以上就是配置Isaac Gym的Conda环境的简要指南。通过按照这些步骤操作，您应该能够成功地配置并开始使用Isaac Gym。如有任何问题，请查阅Isaac Gym的文档或寻求社区支持。